# Python 是数据分析领域非常流行的语言，尤其是在数据科学和机器学习领域。
# 以下是一些 Python 数据分析的常用库和工具：
#
# 1.  **NumPy**：提供了高性能的多维数组和矩阵运算。
# 2.  **Pandas**：提供了高效的数据结构和数据分析工具，包括数据帧（DataFrame）和数据系列（Series）。
# 3.  **Matplotlib**：提供了数据可视化工具，包括绘制图表和图像。
# 4.  **Scikit-learn**：提供了机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等。
# 5.  **SciPy**：提供了科学计算和信号处理工具，包括优化、统计和信号处理等。
# 6.  **Seaborn**：提供了基于 Matplotlib 的高级数据可视化工具。
# 7.  **Plotly**：提供了交互式数据可视化工具，包括绘制图表和图像。
# 8.  **Bokeh**：提供了交互式数据可视化工具，包括绘制图表和图像。
#
# 这些库和工具可以帮助您进行数据分析、数据可视化和机器学习等任务。

'''




'''

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("data1.csv")
# 数据
s1 = data.iloc[:, 0]
s2 = data.iloc[:, 1]

# 用s1的值作为x轴，s2的值作为y轴
x = [ a  for a in s1.values.tolist()]
y = [ b  for b in s2.values.tolist()]
# 解决中文显示乱码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 设置图表大小
plt.figure(figsize=(8, 6))

'''
matplotlib.pyplot.plot 函数用于绘制线条图，它有很多参数可以用来定制图表的外观和行为。以下是一些常用的参数：
x, y: 数据点的 x 和 y 坐标。可以是数组或列表。
fmt: 格式字符串，用于指定线条样式、标记和颜色。例如，'ro-' 表示红色圆点标记和红色实线。
color: 线条颜色。可以使用颜色名称（如 'red'）、十六进制颜色代码（如 '#FF0000'）或缩写（如 'r'）。
linewidth: 线条宽度。
linestyle: 线条样式。例如，'-' 表示实线，'--' 表示虚线，'-.' 表示点划线，':' 表示点线。
marker: 数据点的标记样式。例如，'o' 表示圆点，'^' 表示三角形，'s' 表示正方形。
markersize: 标记的大小。
markerfacecolor: 标记的填充颜色。
markeredgecolor: 标记的边缘颜色。
label: 图例中的标签。
alpha: 透明度，取值范围为 0 到 1。
zorder: 控制绘图顺序，值越大越靠上。

'''

# 创建图表
plt.plot(x, y, marker='o',linewidth=2, color='blue', label='折线图1')

# 多条折线
# plt.plot(x, [2, 88, 4.2, 3, 10], marker='o', linewidth=2, color='red', label='折线图2')
# plt.plot(x, [2, 22, 2.2, 3.2, 1], marker='o', linewidth=2, color='green', label='折线图3')

# 设置图表标题和标签
plt.title('Line Chart 标题')
plt.xlabel('X-axis 月份') # x轴
plt.ylabel('Y-axis 温度') # y轴

# 添加图例
# plt.legend()
# 图例往左移动一些
plt.legend(loc='upper left')

# 保存图片到本地
plt.savefig('line_chart.png')






# 显示图表
plt.show()
